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Près de 60 % des parcours de recherche impliqueraient déjà une fonctionnalité IA, selon Brainlabs. L’agence constate aussi que les sources citées varient fortement selon les plateformes et au fil du temps.
La recherche assistée par l’intelligence artificielle ne concerne plus seulement les utilisateurs de ChatGPT, Gemini ou Perplexity.
Dans une analyse publiée le 9 juillet 2026, Jamie Faulkner étudie l’évolution des usages et des citations pour Brainlabs, une agence spécialisée dans le marketing numérique, les médias et la performance. Ses données montrent que l’IA intervient désormais directement dans une part importante des parcours de recherche.
Près de 60 % des parcours impliqueraient déjà l’IA
Selon les données présentées par Brainlabs, 30 % des consommateurs utilisent l’IA pour rechercher des produits, contre 12 % un an auparavant. Cela représente une progression de 150 % sur un an.
L’agence distingue trois profils :
- les utilisateurs qui s’appuient uniquement sur les moteurs traditionnels ;
- ceux qui combinent Google et les plateformes IA ;
- ceux qui utilisent exclusivement les outils IA.
Environ 30 % des répondants appartiendraient au deuxième groupe. Moins de 1 % utiliseraient uniquement les plateformes conversationnelles.
Brainlabs ajoute à ces usages volontaires les AI Overviews affichés directement dans Google. En tenant compte de ces réponses générées, près de 60 % des parcours intégreraient déjà l’IA d’une manière ou d’une autre.
L’agence estime que cette proportion pourrait atteindre environ 80 % dans les douze prochains mois si la croissance actuelle se poursuit.
Les différentes plateformes ne citent pas les mêmes sources
Brainlabs souligne qu’il n’existe pas un seul moteur de recherche IA. Google AI Overviews, Gemini, ChatGPT et Perplexity reposent sur des systèmes différents et ne sélectionnent pas les mêmes pages.
Dans les données présentées, les AI Overviews restent fortement liés aux résultats classiques de Google. Leur recoupement avec les vingt premiers résultats atteindrait 97 %.
Il serait de 55 % pour Gemini, de 30 % pour Perplexity et de 26 % pour ChatGPT.
ChatGPT présenterait donc le recoupement le plus faible avec les résultats traditionnels parmi les trois assistants comparés. Une bonne position dans Google ne garantit pas automatiquement une citation dans une réponse conversationnelle.
L’analyse montre également que le chevauchement entre les AI Overviews et les dix premiers résultats Google serait passé de 76 % en 2025 à 38 % en 2026.
Les modèles cherchent au-delà des premiers résultats
Brainlabs décrit plusieurs étapes utilisées par les modèles lorsqu’ils doivent répondre à une demande nécessitant des informations extérieures.
Le système commence par déterminer s’il doit s’appuyer sur ses données d’entraînement ou rechercher des sources sur le Web. Il peut ensuite décomposer la demande en plusieurs questions plus précises. Cette méthode, appelée query fan-out, conduit le modèle à lancer simultanément de nombreuses recherches complémentaires.
Les sources peuvent être recherchées bien au-delà des dix premiers résultats de Google. Une page moins bien classée peut donc être retenue lorsqu’elle répond précisément à l’une des sous-questions générées.
Les modèles rechercheraient notamment :
- des réponses placées au début des paragraphes ;
- des intertitres proches de la question posée ;
- des statistiques, des dates et des pourcentages ;
- des contenus récemment actualisés ;
- des tableaux et un HTML clairement structuré.
Brainlabs indique avoir observé une hausse moyenne de 140 % des citations IA lors de tests fondés sur la proximité sémantique entre les contenus et les réponses déjà citées.
Les citations évoluent rapidement
La mesure de la visibilité dans les outils IA reste difficile, faute de données complètes fournies directement par les plateformes.
Les solutions disponibles transforment généralement des mots-clés en prompts, puis suivent régulièrement les marques et les sources citées dans les réponses. Brainlabs constate toutefois une forte instabilité des résultats. Seulement 23 % des citations resteraient actives après quatorze jours.
Les différentes plateformes ne seraient d’accord que dans 45 % des cas sur la marque à recommander en première position. Moins de 5 % des ensembles de requêtes conduiraient toutes les plateformes à citer les mêmes marques.
Pour obtenir une vision plus fiable, l’agence recommande donc de répéter fréquemment les tests. Suivre 100 prompts sur quatre plateformes et les interroger 100 fois représente par exemple 40 000 requêtes.
La mesure doit combiner plusieurs indicateurs
Brainlabs recommande de ne pas s’appuyer sur une seule mesure de visibilité.
L’agence conseille notamment de suivre les visites issues des plateformes IA dans Google Analytics 4, puis de les comparer avec l’évolution des recherches de marque et de la demande dans Google. Elle préconise aussi de tester entre 50 et 100 prompts liés à quelques catégories prioritaires, avec une fréquence réduite dans un premier temps.
La méthodologie doit rester documentée, car les estimations de visibilité et de trafic IA reposent encore largement sur des outils tiers et des données incomplètes.
La recherche agentique constitue la prochaine étape
Brainlabs estime que la prochaine évolution importante viendra des agents capables de rechercher, comparer et accomplir des actions pour le compte de l’utilisateur.
Sundar Pichai, directeur général de Google, prévoit une étape importante dans ce domaine en 2027. Dans ce modèle, l’agent peut rechercher plusieurs solutions, établir une recommandation et faciliter une transaction sans que l’utilisateur quitte la plateforme.
Les contenus doivent alors fournir des conclusions explicites et exploitables, des données structurées et des informations suffisamment précises pour permettre aux agents de comparer les offres et d’agir.
Brainlabs recommande de commencer par mesurer la visibilité actuelle, puis d’actualiser les contenus prioritaires en travaillant la fraîcheur, les réponses directes, les données structurées et la pertinence des intertitres.
